“BP算法”造句,怎么用BP算法造句
根据前述结论,用改进的BP算法实现了螺旋桨图谱曲线的表达
模具生产周期预测,制造周期,设计周期,人工神经网络BP算法。
分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源。
研究了手写体汉字识别技术,采用改进BP算法进行网络训练,提高了算法的收敛速度。
并对BP算法进行了改进,提高了识别的正确率,减少了训练时间和计算量。
现有的分类预测的方法有许多种,常见的有决策树算法(C4.5)、贝叶斯分类算法、BP算法与支持向量机等。
所以在此基础上,利用进化神经网络,采取BP算法和遗传算法建立了真核生物基因启动子识别模型。
在个人信用评估部分中,对所有的离散数据进行量化处理,然后使用局部学习率自适应算法,对BP算法加以改进。
基于BP算法的三自由度数字式机械臂系统控制用计算机作数字控制器,电位计测量车位置、上下摆角度。
中短长度LDPC码在采用BP算法译码时,由于短环的存在会导致某些比特llr值出现振荡现象,从而影响了译码*能。
BP神经网络和GA两者的有效结合可以解决BP算法固有的缺陷,如收敛速度慢、易陷入局部极小等。
改进BP算法加快其收敛速度,将其应用于诊断悬梁板的故障。
本文提出了一种改进的BP算法,该算法基于黄金分割法自适应调整网络学习速率。
方法利用动态学习比率BP算法以双曲正切函数为功能函数的非线*时间序列预测方法。
基于人工神经网络的改进BP算法,建立了大型燃煤锅炉对流受热面积灰结渣状况的预测模型。
新算法选择很广一类的隐层神经元函数,可以直接求得全局最小点,不存在BP算法的局部极小、收敛速度慢等问题。
改进BP算法,综合BP的快速收敛和GA的全局寻优的特点,具体应用于薄互层储层厚度预测。
该文对BP算法加以改进,使得其*能有所提高,收敛速度加快。
具有高度非线*和很强的自学习能力的BP神经网络使预知维修成为可能,但由于BP算法存在收敛速度慢、易出现局部极小值等缺陷。
采用粒子滤波训练神经网络克服了BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷,及扩展卡尔曼滤波方法带来的模型线*化损失;
*结果表明,该算法比标准BP算法具有更快的学习速度,完全适用于柴油机故障诊断系统。
提出了一种基于单参数坐标轮换法的改进BP算法。
研究结果表明遗传算法具有快速学习网络权重和全局搜索的能力,有效地解决了BP算法的局部收敛的问题。
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“视频比特率”造句,怎么用视频比特率造句
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